dgllife.model.gnn与torch_geometric.nn.GraphConv

dgllife.model.gnn和torch_geometric.nn.GraphConv都是用于图神经网络的模块，但是它们具体实现的方式略有不同。

dgllife.model.gnn是Deep Graph Library (DGL)中的模块，它提供了许多常用的图神经网络层，例如GCN、GAT、ChebNet等，同时也可以使用用户自定义的层。dgllife.model.gnn中的层操作可以在多个图上并行计算，因此在处理大规模图数据时具有优势。

torch_geometric.nn.GraphConv则是PyTorch Geometric库中的模块，它提供了图卷积层的实现，支持常用的图卷积算法，例如GCN、GAT、ChebNet等。与dgllife.model.gnn类似，torch_geometric.nn.GraphConv也支持用户自定义的层操作。

总的来说，dgllife.model.gnn和torch_geometric.nn.GraphConv都是优秀的图神经网络模块，具有自己的特点和优势，用户可以根据具体需要选择适合自己的模块。